Самоконтролируемый визуальный энкодер ViT-S/16 на базе LeJEPA для извлечения признаков изображений, предобученный на ImageNet-1K.

Подходит для: получение эмбеддингов изображений для последующей классификации · извлечение признаков изображений для поиска по визуальному сходству · использование визуального энкодера как основы для downstream-задач компьютерного зрения

Русскоязычная BERT-модель для многометочной классификации токсичности, оскорблений, ненормативной лексики, угроз и опасного содержания в коротких текстах.

Подходит для: поиск оскорблений в комментариях соцсетей · выявление ненормативной лексики в сообщениях · обнаружение угроз в пользовательских текстах

O2-9B-Preview — 9-миллиардная модель Ant International для агентного рассуждения, программирования и выполнения задач с инструментами и проверкой результатов.

Подходит для: выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · помощь в разработке и работе с репозиториями кода · анализ результатов запуска тестов и исправление ошибок

Самообученный визуальный энкодер ViT-B/16 на базе ViT-v2, извлекающий признаки изображений для задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков изображений для последующей классификации · подготовка визуальных эмбеддингов для поиска похожих изображений · получение представлений изображений для downstream-обучения

Компактная базовая модель OuteAI на архитектуре LLaMA для генерации текста и дообучения под узкие задачи.

Подходит для: дообучение языковой модели под узкую задачу · эксперименты с компактными языковыми моделями · базовая генерация текста

Небольшая авторегрессионная модель семейства OPT для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста · изучение компактных авторегрессионных моделей · оценка качества языковой модели на коротких контекстах

Японско-английская диалоговая модель EqualFrontiers для ответов посетителям сайта от лица ИИ-помощника Ико с учётом контекста и эмоционального тона беседы.

Подходит для: ответы посетителям сайта EqualFrontiers о компании и её материалах · многошаговые диалоги на японском и английском языках · ответы с учётом эмоционального тона собеседника

Экспериментальная 12,1-миллиардная чат-модель на базе Mistral Nemo 12B Instruct для генерации и продолжения текста.

Подходит для: генерация ответов в чате · продолжение текстового промпта · эксперименты с вызовом инструментов

Дообученная на парах английского и оболо модель M2M-100 для экспериментального машинного перевода на язык оболо.

Подходит для: черновой перевод английских фраз на оболо · перевод англоязычных текстов для последующей проверки носителем оболо · создание демонстраций машинного перевода для языка оболо

Дообученная Qwen3.8-9B модель, которая формирует вызовы функций в формате Hermes по XML-схеме из системного сообщения.

Подходит для: Генерация вызовов функций в Hermes-конверте из XML-схемы · Формирование имени инструмента и аргументов без поясняющего текста · Подключение языковой модели к собственному парсеру Hermes-вызовов

Дообученная Spark-X2.5-4B для выполнения многошаговых задач в браузере через инструменты BetterWright и Playwright.

Подходит для: поиск информации на нескольких страницах сайта · выполнение многошаговых действий в браузере · извлечение данных из страниц по заданным критериям

Русскоязычный BERT-классификатор для определения токсичности, сильной токсичности и чувствительных тем в сообщениях диалогов.

Подходит для: модерация русскоязычных интернет-диалогов · проверка сообщений чатбота на токсичность · выявление оскорблений и агрессивных реплик

Экспериментальная чат-модель xLSTM с 7,7 млрд параметров для генерации текста, дообученная на NX-AI/xLSTM-7b.

Подходит для: экспериментальная генерация ответов в чате · оценка диалоговых языковых моделей · академическое исследование архитектуры xLSTM

Мультимодальная чат-сборка Qwen3.5-4B в формате llamafile для диалога с текстом и изображениями, рассуждений и помощи с кодом.

Подходит для: ответы на вопросы по содержимому изображения · диалог с локально запущенной языковой моделью · рассуждения над текстовыми запросами

Дообученная на текстовых парах модель Snowflake Arctic Embed для создания эмбеддингов и семантического поиска и сравнения текстов.

Подходит для: семантический поиск по документам · поиск похожих предложений и абзацев · сопоставление вопроса с релевантным фрагментом

Дообученная 7,1-миллиардная Mistral для генерации текста и ответов по знаниям из Markdown-датасета Internal Knowledge Map.

Подходит для: получение ответов по материалам Internal Knowledge Map · генерация диалоговых ответов на текстовые запросы · составление текстовых ответов по Markdown-документам

OpenAI o3 — универсальная модель для математики, науки, программирования, визуальных рассуждений и технического письма.

Подходит для: решение задач по математике и естественным наукам · помощь в программировании · анализ изображений и рассуждения по визуальным данным

Производная модели Robinsontip/random-visual-question-answering. Исследовательский экспериментальный репозиторий по визуальным вопросам и ответам с планом оценки на VQAv2, GQA и OK-VQA.

Подходит для: планирование оценки ответов на вопросы по изображениям · сравнение базовых подходов к Visual Question Answering · анализ факторов, влияющих на результаты VQA

Исследовательские заметки о визуальных вопросах и ответах с планом оценки на VQAv2, GQA и OK-VQA, но без подтверждённого обученного чекпойнта.

Подходит для: планирование сравнительной оценки систем Visual Question Answering · выявление факторов, влияющих на результаты оценки VQA · подготовка проверок воспроизводимости экспериментов VQA

Исследовательская заготовка для изучения ответов на вопросы по изображениям и планирования оценки на наборах VQAv2, GQA и OK-VQA.

Подходит для: изучение подходов к визуальным вопросам и ответам · планирование сравнения методов VQA на сопоставимых базовых моделях · подготовка оценки на VQAv2

Исследовательские заметки и план оценки задач визуальных вопросов и ответов, не являющиеся выпуском обученной модели.

Подходит для: планирование эксперимента по Visual Question Answering · составление сравнения VQA-моделей на VQAv2 · проектирование оценки визуальных вопросов на GQA

Производная модели Robinsontip/random-visual-question-answering. Исследовательский экспериментальный репозиторий по визуальным вопросам и ответам с планом оценки на VQAv2, GQA и OK-VQA.

Подходит для: планирование оценки ответов на вопросы по изображениям · сравнение базовых подходов к Visual Question Answering · анализ факторов, влияющих на результаты VQA

Исследовательские заметки и план оценки систем визуальных вопросов и ответов на наборах VQAv2, GQA и OK-VQA.

Подходит для: планирование сравнения моделей VQA с базовыми решениями · подготовка оценки ответов на вопросы по изображениям · выявление факторов, влияющих на результаты VQAv2

Исследовательские заметки и план эксперимента для изучения ответов на вопросы по изображениям, без заявленного обученного чекпойнта.

Подходит для: Планирование эксперимента по visual question answering · Подготовка сравнения VQA с базовыми методами · Разработка протокола оценки на VQAv2